사례7건

7건 중 4~7번째

1. IL-0099 메모리 상한 없이 8GB 만 보장한 프로필 때문에 워크숍 중 사용자 파드가 서로를 축출해 서버 시작이 15분을 넘고 커널이 죽었다.

   2i2c2025

   증상

   2025년 5월 12일 20:15 EEST 에 Freshdesk 지원 티켓이 들어왔다. 워크숍 중 사용자 서버가 시작하는 데 15분 넘게 걸리고 커널이 죽는다는 내용이었다. 같은 허브를 다른 용도로 쓰던 강사들도 영향을 받았다.

   파드 축출

   촉발

   워크숍 사용자들이 메모리 상한이 없는 프로필로 보장량 8GB 보다 많은 메모리를 꾸준히 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도노드 풀

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정

   감지

   커뮤니티가 Freshdesk 지원 티켓으로 알렸다. 티켓은 20:15 에 열렸고 20:49 에 #support-freshdesk 슬랙 채널로 팀에 전달됐으며, 20:57 에 첫 엔지니어가 확인했다.

   조치

   • 5월 12일 21:05 에 helm 롤아웃과 허브 재배포를 했고 상황이 일부 나아졌다.
   • 5월 13일 15:51 에 medium 프로필을 열었고, 그 메모리 보장량을 올려 오버커밋을 줄였다.
   • 17:15 에 30명 워크숍을 위해 노드 15개를 미리 띄웠다.
   • 5월 14일 워크숍 전에 작은 노드용 프로필의 메모리 보장량과 상한을 같게 맞춰 명시적인 메모리 상한을 두는 변경을 배포했다.

   후속 조치

   • 장애 보고서를 쓴다.
   • 내부 회고를 열어 이번 장애에서 배울 점을 정리한다.

   교훈

   메모리 상한 없이 보장량만 둔 프로필에서는 노드를 나눠 쓰는 사용자끼리 서로를 축출할 수 있다. 메모리 보장량과 상한을 같게 두면 한 사용자의 메모리 급증이 같은 노드의 다른 사용자에게 번지지 않는다. 이번에는 로그에 뚜렷한 오류가 없었고 원인은 프로필 설정에 있었다. 워크숍 직전에는 프로필 구조를 바꾸지 않고 노드를 미리 띄우는 쪽으로 대응했다.

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2. IL-0070 dask-gateway로 워커를 대량으로 띄우자 노드가 1분 만에 100대 늘었고, Prometheus가 메모리를 거의 다 쓰던 코어 노드에서 hub 파드를 비롯한 중요한 파드들이 축출되거나 재시작됐다

   2i2c2023

   증상

   2023년 2월 1일 leap 클러스터의 prod 허브에서 노드가 대량으로 늘었고, hub 파드가 알 수 없는 이유로 재시작됐다. 사용자 지원 티켓도 들어왔다.

   파드 축출파드 Pending

   촉발

   한 사용자의 dask-gateway 작업이 1분 사이에 dask-worker 노드를 100대쯤 늘렸고, Prometheus 는 노드 200대쯤의 지표 내보내기 대상을 수집하기 시작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus노드 풀

   기여 요인

   여유 용량 부재과도한 영향 범위모니터링 사각지대

   감지

   2i2c Freshdesk에 들어온 사용자 지원 티켓 414로 드러났다. 이후 엔지니어가 Grafana와 클러스터의 노드, event를 살폈다. 조사 내용은 같은 날 UTC+1 기준 저녁 8시에서 9시 사이에 이슈에 정리됐다.

   후속 조치

   • basehub에서 hub와 proxy 파드의 CPU와 메모리 요청을 넉넉히 설정한다. 이슈 #2127이다.
   • Grafana의 OOMKiller 대시보드가 제대로 동작하게 고친다. 이슈 #2213이다.
   • LEAP 클라우드 인프라를 공유 노드 구성으로 옮긴다. 이슈 #2209다.
   • ingress-nginx와 Prometheus의 리소스 요청과 한도를 고친다. Prometheus 서버는 메모리 요청을 한도와 같게 맞춘다. 이슈 #2324다.
   • Prometheus가 daskhub 워커 파드를 수집하도록 넣은 설정이 필요한지 다시 본다. 이슈 #2366이다.

   교훈

   Prometheus 서버처럼 메모리를 많이 쓰는 파드가 요청보다 훨씬 많이 쓰면 같은 노드의 중요한 파드가 축출된다. 노드가 한꺼번에 100대 늘면 Prometheus가 수집할 대상도 함께 늘어난다. hub와 proxy처럼 중요한 파드는 실제 사용량보다 요청을 넉넉히 잡아야 축출과 CPU 부족을 피할 수 있다. 쿠버네티스 event는 60분이 지나면 사라지므로, OOMKill 여부를 나중에 확인하려면 따로 기록해 두어야 한다.

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3. IL-0096 GCP europe-west2-b 존의 자원이 바닥나 이 존 하나에 묶인 GKE 노드 풀이 늘어나지 못했고, LIS 허브의 사용자 서버가 6시간 30분 동안 뜨지 않았다.

   2i2c2022

   증상

   2022년 11월 14일 LIS 허브 사용자가 "backoff after failed scale-up" 오류를 보고했다. 사용자 서버가 뜨지 않았고 노드 풀이 늘어나지 않았다.

   노드 증설 실패파드 Pending서비스 중단

   촉발

   영국 시각 오전 10시에 Google Cloud europe-west2 리전의 B 존에서 할당할 자원이 바닥났다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   노드 풀클러스터 오토스케일러

   기여 요인

   단일 장애점온콜 호출 미전달

   감지

   사용자가 "backoff after failed scale-up" 오류를 보고하면서 장애가 드러났다. 영향은 태평양 시각 02:00 에 시작됐고, 인시던트는 3시간 40분 뒤인 05:40 에 열렸다.

   조치

   • GCP 콘솔에서 해당 노드 풀을 고쳐, 자원이 남아 있던 같은 리전의 A 존과 C 존에도 노드를 만들 수 있게 했다.

   후속 조치

   • 다음 둘 중 하나를 한다. 블랙 프라이데이 행사가 끝나면 노드 풀을 다시 B 존으로만 묶거나, 클러스터와 NFS 를 A 존으로 옮긴다.
   • 리전 단위 NFS 를 쓸 수 있는 엔터프라이즈 요금제를 알아본다. 비용은 더 든다.
   • PagerDuty 알림이 언제나 엔지니어에게 닿도록 한다.

   교훈

   엔지니어 한 명이 인시던트 지휘, 공지, 디버깅을 오랫동안 혼자 맡았다. 팀이 함께 나서서 이 엔지니어를 더 많이 도울 수 있었다. 호출 알림이 대응 엔지니어에게 닿지 않아 이 문제가 더 커졌다. "backoff after failed scale-up" 은 보통 쿼터 문제지만 이번에는 쿼터를 올려도 소용이 없었다. 원인은 로그의 ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED 오류에서 드러났다.

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4. IL-0094 JupyterHub 클러스터에서 학생 파드가 노드의 CPU 와 메모리를 다 써서 자원 보장이 부족했던 코어 파드가 자원을 얻지 못했고, 허브 전체가 멈췄다.

   2i2c2020

   증상

   WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   조치

   • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
   • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.

   후속 조치

   • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
   • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
   • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
   • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
   • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.

   교훈

   코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

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원인별4